Wann sollte ich hdf5 verwenden?
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Video: Wann sollte ich hdf5 verwenden?

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Video: Große Datenmengen schnell speichern mit Python und HDF5 2024, November
Anonim

Es wird typischerweise in Forschungsanwendungen (Meteorologie, Astronomie, Genomik usw.) verwendet, um sehr große Datensätze zu verteilen und darauf zuzugreifen, ohne mit eine Datenbank. Man kann HDF5 verwenden Datenformat für eine ziemlich schnelle Serialisierung zu großen Datensätzen. HDF wurde vom National Center for Supercomputing Applications entwickelt.

Ist hdf5 außerdem eine Datenbank?

3 Antworten. HDF5 funktioniert gut für gleichzeitigen schreibgeschützten Zugriff. Sie können Metainformationen in einem SQL/NoSQL speichern Datenbank und halten Sie die Rohdaten (Zeitreihendaten) in einem oder mehreren HDF5 Dateien.

Und was ist hdf5 in Python? HDF5 zum Python . Die h5py Paket ist eine Pythonic-Schnittstelle zum HDF5 binäres Datenformat. HDF5 können Sie große Mengen numerischer Daten speichern und diese Daten einfach von NumPy aus bearbeiten. Sie können beispielsweise auf der Festplatte gespeicherte Datensätze mit mehreren Terabyte aufteilen, als wären es echte NumPy-Arrays.

Ist hdf5 auch komprimiert?

Eine der mächtigsten Funktionen von HDF5 ist seine Fähigkeit zu speichern und zu modifizieren komprimiert Daten. Die HDF5 Bibliothek kommt mit zwei vordefinierten Kompression Methoden, GNUzip (Gzip) und Szip und hat die Fähigkeit, Drittanbieter zu verwenden Kompression auch Methoden.

Wofür wird hdf5 verwendet?

Hierarchical Data Format (HDF) ist ein Open-Source-Dateiformat zum Speichern großer Mengen numerischer Daten. Es ist typisch benutzt in Forschungsanwendungen (Meteorologie, Astronomie, Genomik usw.) zur Verteilung und zum Zugriff auf sehr große Datensätze ohne Verwendung einer Datenbank.

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